一、平台建设目标

规范化诊疗：通过AI辅助决策系统，减少临床实践差异，落实国家肿瘤诊疗指南。

全流程管理：覆盖筛查、诊断、治疗、随访全周期，实现数据闭环。

精准化治疗：整合基因检测、影像组学等多模态数据，支持个性化方案推荐。

医疗资源优化：通过AI******医院误诊率，提升分级诊疗效率。

二、病种选择策略

推荐病种组合：

1.******医院学科发展方向

2.******医院优势专科补充（如乳腺癌/肝癌）

三、核心模块建设

1.全病程管理平台

2.用药依从性监测

3.复发风险动态评估

4.智能诊疗辅助系统

5.NCCN/CSCO指南结构化

6.影像识别模块（CT/PET-CT）

7.病理报告NLP引擎

8.治疗不良反应预测模型

9.支持诊断名称的TNM分期结构化

10.科研管理

11.数据上报

医生端功能：

AI辅助诊断：影像病灶标注、TNM分期建议、分子分型提示。

治疗方案推荐：基于患者特征匹配指南方案，提示超适应证用药风险。

质控看板：诊疗路径合规性监测、临床试验入组提醒。

患者端功能

智能随访：用药提醒、症状监测（如AI语音交互跟踪化疗副作用）。

健康教育：个性化康复计划、营养运动建议。

管理端功能：

******医院治疗方案差异度）、资源调配预警。

四、数据中台搭建

1.多源数据整合，覆盖患者门诊、住院、诊断、检验、检查、治疗、病理等相关信息

2.His、EMR、pacs、lis、herp等系统对接

3.检验检查等数据清洗工具

4.知识图谱构建

5.肿瘤本体库建设

6.临床决策规则引擎

五、建设要点

1.优先采用开源框架

2.******医院相关科室或者行业合作获取标注数据，完善数据采集

六、效益评估指标

临床：诊疗方案符合指南率提升

管理：平均住院日下降幅度

经济：靶向药使用合理率变化

医护人员操作培训

系统迭代开发

多中心数据协作

******医院现有信息化基础，建议先进行需求调研和流程再造。